洛谷1508 Likecloud-吃、吃、吃

本题地址: http://www.luogu.org/problem/show?pid=1508

题目背景

问世间,青春期为何物? 答曰:“甲亢,甲亢,再甲亢;挨饿,挨饿,再挨饿!”

题目描述

正处在某一特定时期之中的李大水牛由于消化系统比较发达,最近一直处在饥饿的状态中。某日上课,正当他饿得头昏眼花之时,眼前突然闪现出了一个n*m(n and m<=200)的矩型的巨型大餐桌,而自己正处在这个大餐桌的一侧的中点下边。餐桌被划分为了n*m个小方格,每一个方格中都有一个圆形的巨型大餐盘,上面盛满了令李大水牛朝思暮想的食物。李大水牛已将餐桌上所有的食物按其所能提供的能量打了分(有些是负的,因为吃了要拉肚子),他决定从自己所处的位置吃到餐桌的另一侧,但他吃东西有一个习惯——只吃自己前方或左前方或右前方的盘中的食物。
由于李大水牛已饿得不想动脑了,而他又想获得最大的能量,因此,他将这个问题交给了你。
每组数据的出发点都是最后一行的中间位置的下方!
输入输出格式

输入格式:

[输入数据:]
第一行为m n.(n为奇数),李大水牛一开始在最后一行的中间的下方
接下来为m*n的数字距阵.
共有m行,每行n个数字.数字间用空格隔开.代表该格子上的盘中的食物所能提供的能量.
数字全是整数.

输出格式:

[输出数据:]
一个数,为你所找出的最大能量值.

输入输出样例

输入样例#1:

6 7
16 4 3 12 6 0 3
4 -5 6 7 0 0 2
6 0 -1 -2 3 6 8
5 3 4 0 0 -2 7
-1 7 4 0 7 -5 6
0 -1 3 4 12 4 2

输出样例#1:

41

说明

快吃!快吃!快吃!

题解

没错,这题和数字三角形基本一样…
从1开始循环以无视边界问题…
被扔进多维DP的训练题结果只是二维…(没必要基础到这地步吧?)
over.

#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define MAX(a,b,c) max(a,max(b,c))
#define MAX_N 210
int m,n;
int map[MAX_N][MAX_N];
int dp[MAX_N][MAX_N];
int main() {
    scanf("%d%d",&m,&n);
    int mid=n/2+1;
    for(int i=1;i<=m;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
            scanf("%d",&map[i][j]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        dp[1][i]=map[1][i];
    for(int i=1;i<=m;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
            dp[i][j]=MAX(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j],
            dp[i-1][j+1])+map[i][j];
    printf("%d",MAX(dp[m][mid-1],dp[m][mid],dp[m][mid+1]));
    return 0;
}
### 关于洛谷平台上的旋转排列题目及其解法 #### 问题解析 在洛谷平台上,涉及“旋转排列”的题目通常围绕数组的旋转特性展开。这类问题的核心在于如何高效地找到目标值或者特定性质的位置。常见的算法包括但不限于二分查找、双指针以及模拟操作。 以下是针对此类问题的一种通用解决方案框架: --- #### 解决方案概述 对于旋转排序数组类问题,核心思路通常是利用其部分有序的特点来优化时间复杂度。具体来说,可以通过 **二分查找** 实现高效的定位功能[^1]。 以下是一个典型的例子——寻找旋转排序数组中的最小值(无重复元素版本)。该方法同样适用于其他变种问题。 --- #### 示例代码实现 下面提供了一个基于 Python 的实现方式,用于解决上述提到的经典问题之一:“寻找旋转排序数组中的最小值”。 ```python def findMin(nums): left, right = 0, len(nums) - 1 while left < right: mid = (left + right) // 2 if nums[mid] > nums[right]: # 最小值位于右半边 left = mid + 1 else: # 最小值可能就在当前mid位置或左半边 right = mid return nums[left] # 测试用例 nums = [4, 5, 6, 7, 0, 1, 2] print(findMin(nums)) # 输出应为 0 ``` 这段代码通过不断缩小范围的方式,在 \(O(\log n)\) 时间内找到了旋转数组中的最小值。 如果存在重复元素,则需稍作调整以应对特殊情况。例如增加额外判断逻辑排除相同数值的影响[^3]。 --- #### 进一步扩展到更复杂的场景 当面对更高难度的要求时,比如需要构建新的数组表示原数组各元素两侧乘积的结果而不使用额外空间的情况下,可以采用如下策略[^4]: ```python def productExceptSelf(nums): length = len(nums) res = [1] * length # 计算左侧累积乘积 for i in range(1, length): res[i] = res[i-1] * nums[i-1] # 使用单个变量记录右侧累积乘积并更新结果列表 right = 1 for i in reversed(range(length)): res[i] *= right right *= nums[i] return res # 测试用例 nums = [1, 2, 3, 4] print(productExceptSelf(nums)) # 应输出 [24, 12, 8, 6] ``` 这种方法巧妙地复用了 `res` 列表作为最终输出的同时完成了必要的计算过程。 --- ### 总结 无论是简单的旋转数组查询还是更为复杂的多步运算任务,合理运用数据结构与经典算法均能有效提升效率。特别是像二分查找这样的技术手段,在处理具有某种顺序特性的输入集合时显得尤为重要^。 ---
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